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An Efficient Parameterized Logarithmic Kernel Function for Semidefinite Optimization

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2020年第3期36卷 753-770页

作者： louiza derbal Zakia KEBBICHE University of Ferhat Abbas Setif 1 Algeria

In this paper,we present a primal-dual interior point algorithm for semidefinite optimization problems based on a new class of kernel *** functions constitute a combination of the classic kernel function and a barrier *** derive the complexity bounds for large and small-update methods *** show that the best result of iteration bounds for large and small-update methods can be achieved,namely O(q√n(log√n)^q+1/q logn/ε)for large-update methods and O(q^3/2(log√q)^q+1/q√nlogn/ε)for small-update *** test the efficiency and the validity of our algorithm by running some computational tests,then we compare our numerical results with results obtained by algorithms based on different kernel functions.

关键词： kernel function interior-point algorithms semidefinite optimization complexity bound primaldual methods

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